문득 영상에서 음성을 추출하고 싶을 수 있다 영상은 이미지 프레임의 연속과 음성이 합쳐진 파일인데 영상에서 음성을 추출하고 싶으면 편집프로그램으로 쉽게 할 수 있다. Python으로 영상이 있으면 음성도 추출할 수 있지 않을까 생각하다가 찾아보니 유튜브 영상 다운로드 하는 방법이 있더라고 다음은 유튜브 영상의 링크를 입력하면 음성만 추출한다 기본은 mp4로 다운받아지는데 mp3로 확장명 변경할 수 있다 !pip install pytube from pytube import YouTube import os link = input() yt = YouTube(link) filepath = yt.streams.filter(only_audio=True).first().download() #mp3path = file..
1. 유튜브 추천 시스템, 딥러닝을 도입하다 행렬 인수분해 기법은 딥러닝의 구조와 많이 닮아있습니다. 결과를 도출하기 위해 내재된 특성을 찾아 여러 차례 게산하는 구조가 마치 인공 신경망을 이용해 여러 차례 계산해나가는 과정과 비슷하죠 행렬 인수분해는 중간 구조가 없는 간결한 형태의 신경망 구조를 띠는 반면 딥러닝은 중간 구조가 깊은 신경망 구조를 보여줍니다. 이처럼 유사한 구조로 인해 최근에는 행렬 인수분해 대신 딥러닝으로 접근하려는 시도가 많이 있습니다. 2016년 공개된 유튜브의 추천 시스템도 행렬 인수분해를 딥러닝으로 바꿔서 더 좋은 성능을 낸 구조였죠. 깊은 신경망일수록 더 좋은 성능을 냈습니다. 물론 딥러닝이 제대로 성능을 내기 위해서는 엄청난 데이터가 필요하지만, 이미 유튜브에는 2019년에..
1. 넷플릭스부터 유튜브까지, 추천서비스의 역사 "오늘도 알 수 없는 유튜브 알고리즘이 나를 여기로 이끌었다" 유튜브에서 가장 자주 볼 수 있는 댓글입니다. 그만큼 유튜브의 추천 알고리즘은 사람의 마음을 읽는다고 해도 과언이 아니죠 실제로 유튜브는 서비스 대부분이 추천으로 구성되어 있습니다. 홈 화면도 추천이고 영상을 보고 나면 바로 밑에 나오는 관련 동영상도 모두 추천이죠. 통계에 따르면, 유튜브에서 사람들이 보는 영상 중 70%는 알고리즘이 추천한 영상이라고 합니다. 사실 추천 알고리즘을 얘기할 때 유튜브보다도 넷플릭스를 얘기안할 수가 없습니다. 심지어 넷플릭스는 스트리밍 서비스를 시작하기도 전, DVD를 우편으로 배달하던 시절인 2006년부터 그 유명한 넷플릭스 프라이즈를 개최하죠 한 편의 영화를 ..
딥러닝/머신러닝, 통계학, IT프로그래밍, 알고리즘을 좋아하는 사람 https://github.com/yundaehyuck
